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马晓磊，丁川，于海洋，刘剑锋 著

图书标签:

• 大数据
• 公共交通
• 数据挖掘
• 数据分析
• 机器学习
• 城市规划
• 智能交通
• 出行行为
• 交通工程
• 模式识别

出版社： 人民交通出版社股份有限公司

ISBN：9787114141102

版次：1

商品编码：12299890

包装：平装

丛书名： 智能交通领域前沿研究论著

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：163

字数：248000

正文语种：中文

内容简介

　　《公共交通大数据挖掘与分析》为智能交通领域前沿研究论著丛书之一，主要针对国内多模式公共交通系统信息化和智能化发展现状，基于广泛使用的公共交通大数据（IC卡和GPA数据），探讨了公共交通大数据的分析和挖掘方法，并综合利用人工智能、运筹学、交通规划、交通行为学等理论和方法，对公共交通大数据典型应用场景进行探讨，用于支撑城市多模式公共交通规划和运营的目的。
　　《公共交通大数据挖掘与分析》主要研究内容包括：交通大数据基本类型与处理技术、公共交通客流0D矩阵推导方法、公共交通到站信息服务优化、公共交通短时客流预测、公共交通出行行为分析、公共交通网络性能评价。
　　《公共交通大数据挖掘与分析》可为全方位、多层次、大范围、大数据化、高效运行的综合交通运输体系建设提供理论与技术支持。
　　《公共交通大数据挖掘与分析》适用于交通工程、智能交通、交通管理等相关专业的技术人员、管理与决策人员、科研工作者、研究生、教师与高年级本科生使用。

作者简介

　　马晓磊，2013年博士毕业予美国华盛顿大学，现任北京航空航天大学交通科学与工程学院特聘研究员，副教授，博士生导师。致力于基于数据驱动的交通运营与优化研究，并取得了一系劐原创性成果，主要研究领域包括公共交通系统优化、交通大数据分析及犬规模交通网络建模。目前已在交通领域期刊以及国际会议上发表论文70余篇，其中36篇被SCI/SSCI收录（3篇ESI高被引论文，1篇热点论文），总引用次数700余次。出版中文专著1部，获得第16届CICTP会议论文奖。获第16届COTA国际交通科技年会论文奖，省部级三等奖1项。担任IET Intelligent Transport System等多个SCI期刊副生编、美国科学院TRB人工智能与高级计算应用委员会委员、世界交通运输大会数据与信息学部主席等学术组织成员。入选中国科协青年人才托举工程，北京市科技新星等人才计划。
　　
　　丁川，北京航空航天大学交通科学与工程学院助理教授、硕士生导师。近年来主要围绕时空间交通行为与交通太数据、城市建成环境与交通出行、车联网交通系统建模与仿真开展研究。主持国家自然科学膏年基金、重点项目子课题、国家重点实验室等课题多项。入选全国“香江学者”人才支持计划、中国科协青年人才托举工程、北航“青年拔尖”人才支持计划。以第1作者或通讯作者在交通主流期刊发表SCI论文二十余篇，人选ESI高被引论文多篇。担任交通领域SCI期刊Transportation Research Part D：Transport and Environment编委。
　　
　　于海洋，北京航空航天大学交通科学与工程学院助理研究员、硕士生导师，智慧交通研究中心主任。近年来主要从事交通大数据和智能车路协同等方面研究。近五年，发表论文近20篇，其中scIQl区论文5篇，入选ESI高被引论文1篇；申报发明专利近20余项，获批软件著作权2项；主持包括国家自然科学基金项目、国家科技支撑计划等各级科研项目10余项，“十二五”国家科技支撑计划课题“基于数据驱动的城市交通智能联网联控技术集成及示范”负责人；荣获国家科技进步二等奖1项，省部级一等奖2项，二等奖1项；兼任中国自动化学会车辆控制与智能化专委会委员，中国智能交通协会青年专家等。
　　
　　刘剑锋，博士，教授级高级工程师，美国华盛顿大学访问学者。现任北京城建设计发展集团副总工程师、交通研究中心主任。近年来先后主持了国内20多个城市60余项城市综合交通规划、轨道交通规划、轨道客流预测等项目。获北京市科技进步奖、中国公路学会科技进步奖、中国智能交通协会科技进步奖、北京公路学会科技进步奖等各等级多项奖励。2015年获中国公路学会百名工程师称号。参加和主持多项科技部、国家自然科学基金委和北京市科委的科研项目，参编多项行业和国家标准规范，发表论文60余篇。受邀担任住建部、中咨公司、国家发改委30多个城市近酉个城市轨道交通线网规划、建设规划、工程可行性研究项目的评估咨询专家。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 背景与意义
1．2 国内外研究现状
1．3 公交大数据分类
1．4 本书主要内容
1．5 章节结构
本章参考文献

第2章 交通大数据基本类型与处理技术
2．1 交通大数据基本类型
2．2 数据处理工具与数据清洗
本章参考文献

第3章 公交客流OD矩阵推导方法
3．1 上车站点识别
3．2 下车站点识别
本章参考文献

第4章 公交到站信息服务优化
4．1 公交到站信息概况
4．2 公交到站信息影响因素分析
4．3 基于相关向量机的乘客候车时间范围预测
4．4 基于1S．SVM的公交串车预测
本章参考文献

第5章 公共交通短时客流预测
5．1 考虑动态波动性的轨道交通站点短时客流预测
5．2 基于多尺度径向基函数神经网络模型的地铁短时客流预测
5．3 预测地铁短时客流并基于梯度提升算法的决策树模型分析客流影响因素
本章参考文献

第6章 公交出行行为分析
6．1 乘客时空规律性挖掘
6．2 通勤人群识别与职住地估计
6．3 通勤指标分析
6．4 城市通勤出行方式与出发时刻联合选择的交叉巢式1ogit模型
本章参考文献

第7章 公交网络性能评价
7．1 交通E科学理论框架
7．2 公交大数据平台搭建
7．3 本章小结
本章参考文献

前言/序言

　　近年来，随着智能交通、智慧城市等概念的出现与不断推进，城市交通领域已经具有较为成熟的数据采集和技术应用基础。随着大数据时代的来临，以手机数据、浮动车数据及社交网络等为代表的海量、多源时空数据不断应用于城市规划实践中。2015年国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》系统地部署了大数据发展工作，提出率先在交通等领域，实现公共数据资源合理适度向社会开放，带动社会公众开展大数据增值性、公益性开发和创新应用，充分释放数据红利。
　　促进大数据发展，为“互联网+”时代下城市交通提供了发展新思路：一方面，大数据技术的应用为提升公共服务水平、促进产业创新提供了新的机遇；另一方面，大数据技术也为政府提升交通治理能力、缓解城市交通资源压力提供了新途径。随着大数据时代的来临，城市公共交通IC卡的推广与卫星定位技术的使用，在为广大乘客提供便利的同时，也提供了信息化的客流调查统计方法。基于海量多源公共交通数据提取并分析公共交通客流信息，可为公共交通企业的决策、运营管理提供可靠的数据依据，从而提升公共交通企业的管理水平，提升公共交通吸引率，推进公共交通优先发展战略实施，缓解城市交通拥堵。
　　本书系统构建了公共交通大数据在运营与规划研究中的分析框架，以实际城市作为案例全面介绍了公共交通大数据挖掘与分析方法，为公共交通规划与运营提供数据支撑及技术方法，主要包括交通大数据基本类型与处理技术、公共交通客流OD矩阵推导方法、公共交通到站信息服务优化、公共交通短时客流预测、公共交通出行行为分析、公共交通网络性能评价等几方面的应用。希望本书能够给更多致力于公共交通大数据研究的科研人员提供有益的参考，促进公共交通理论与实践的发展。
　　本书由马晓磊、丁川、于海洋和刘剑锋撰写，其中马晓磊主要撰写了第1~3章，丁川主要撰写了第5、6章，于海洋主要撰写了第4章，刘剑锋主要撰写了第7章。博士研究生陈汐、代壮，硕士研究生刘从从、陈栋伟、栾森、张继宇、杨洁、段金肖、李屹等参与了撰写工作，在此一并表示感谢。
　　本书的出版得到了国家自然科学基金（课题编号：61773036，71503018，51408018，U1564212）、北京市自然科学基金（课题编号：9172011）、北京市科技新星（课题编号：z151100000315048）以及中国科协“青年托举”人才工程（课题编号：2016QNRCO01）等项目的支持。

《都市脉搏：城市交通系统的演化与重塑》 本书聚焦于现代城市交通系统的动态演化及其对城市发展带来的深远影响。我们并非直接探讨数据挖掘的底层技术或特定的分析模型，而是将目光投向一个更广阔的视角：如何理解和塑造能够更好地服务于居民、驱动经济增长并提升城市活力的交通生态。 第一部分：流动的城市——交通系统的演化轨迹 本部分将追溯城市交通系统从早期马车时代到今日高度复杂化的现代交通网络的演进历程。我们将深入剖析不同历史时期技术革新（如蒸汽机、内燃机、电力牵引）如何催生新的交通模式，以及这些模式如何反过来重塑城市的空间布局、商业中心和居民生活习惯。例如，铁路的出现如何促成了郊区化的兴起，汽车的普及又如何改变了城市形态，形成了以道路为中心的发展模式。同时，我们也将探讨公共交通在这一进程中的角色转变，从最初满足基本出行需求到成为解决城市拥堵、空气污染等问题的重要工具，再到如今面临共享出行、自动驾驶等新兴技术的挑战与机遇。 第二部分：城市肌理的重塑者——交通网络的空间影响 本部分将重点分析交通网络如何深刻地影响城市空间的组织和发展。我们将从宏观层面探讨交通枢纽的区位选择如何带动区域经济发展，形成新的城市增长极。微观层面，则将考察道路、轨道交通的密度和可达性如何影响地价、商业活力和居民居住模式。例如，高密度地铁网络覆盖的区域，往往展现出更强的经济集聚效应和更具活力的商业氛围。此外，我们还会分析交通基础设施建设如何影响城市土地利用的结构，例如，高速公路的修建可能导致城市外围的蔓延式开发，而以公共交通为导向的城市发展模式（TOD）则倡导在交通枢纽周边进行高密度、混合功能的开发，以实现紧凑型城市和可持续发展。 第三部分：出行者的脉动——个体行为与群体模式 本部分将把焦点从静态的交通网络转向动态的出行者。我们将探讨个体出行选择背后的驱动因素，包括时间成本、经济成本、舒适度、便利性以及社会因素等。通过对不同社会群体（如学生、上班族、老年人、低收入群体）出行模式的分析，我们将揭示交通系统在满足不同人群出行需求方面存在的差异与挑战。例如，研究将阐述公共交通的公平性问题，以及如何通过优化服务设计来提升弱势群体的出行体验。我们还将分析出行行为的时空规律，如高峰时段的通勤潮、节假日期间的出行高峰等，这些规律不仅影响着交通系统的运行效率，也反映了城市居民的生活节奏和城市活动的强度。 第四部分：效率与可持续——现代交通面临的挑战与未来展望 本部分将深入探讨当前城市交通系统所面临的核心挑战，包括日益严重的交通拥堵、环境污染、能源消耗以及交通安全等问题。我们将分析这些挑战的根源，并探讨各种应对策略。这包括但不限于：优化交通管理技术以提高道路通行效率；推广绿色出行方式，如电动汽车、自行车共享；发展更加高效、便捷的公共交通系统；以及构建更加智能化的交通信息服务体系，以引导和分流交通流量。 最后，本部分将展望城市交通系统的未来发展方向。我们将讨论新兴技术，如自动驾驶汽车、超高速轨道交通、城市空中交通（UAM）等，可能如何颠覆现有的交通格局。更重要的是，我们将强调以人为本、可持续发展、智慧韧性将是未来城市交通系统的核心价值。本书将勾勒出一幅蓝图，描绘一个更高效、更公平、更环保、更能满足城市居民多元化需求的未来交通图景，以及城市如何通过对交通系统的深刻理解和创新重塑，实现更美好的发展。 本书旨在为城市规划者、交通工程师、政策制定者以及所有关心城市发展和居民生活品质的读者，提供一个全面而深入的视角，去理解城市交通系统的复杂性，洞察其发展趋势，并探索实现未来可持续发展的可行路径。

评分☆☆☆☆☆

这本《公共交通大数据挖掘与分析》的题目瞬间就抓住了我的注意力，虽然我并非专业的数据科学家，但对日常生活中无处不在的公共交通系统充满了好奇，尤其是当我知道这些系统的运行轨迹、客流模式，甚至潜在的拥堵点，都可以被“挖掘”和“分析”出来，这简直就像是为这座城市的脉搏装上了一个透视镜。想象一下，通过对海量数据的处理，我们可以更精准地预测公交车到站时间，优化地铁线路的调度，甚至为未来的城市规划提供关键的决策依据。我一直觉得，公共交通是连接城市各个角落的生命线，它的效率直接关系到我们每个人的生活品质。如果这本书能够揭示如何从看似杂乱无章的出行数据中提炼出有价值的信息，让我理解那些隐藏在车票、刷卡记录、GPS轨迹背后的规律，那我将非常欣喜。我期待的不仅仅是理论的阐述，更希望能看到一些实际的案例，比如某个城市如何利用大数据解决了困扰已久的早晚高峰拥堵问题，或者某个区域如何通过数据分析，为居民提供了更便捷、更贴心的出行方案。这样的内容，会让我在阅读时产生强烈的代入感，仿佛自己也参与到了这场智慧交通的革命之中。同时，我也希望这本书能够用相对易懂的语言，即便对于非技术背景的读者，也能理解其中的核心概念和方法。毕竟，公共交通是全民共享的，它的优化也应该让更多人能够理解和参与。我相信，一旦我们掌握了“挖掘”和“分析”的工具，就能更好地“建设”和“改进”我们的公共交通系统，让出行变得更加轻松、高效、绿色，最终为我们创造一个更美好的城市生活。这本书的封面设计也很有意思，简洁而现代，传递出一种科技感和专业感，这让我对内容的质量有了初步的信心。我迫不及待地想翻开它，看看那些沉睡在数据海洋中的宝藏，是如何被发掘出来的。

评分☆☆☆☆☆

我一直对城市运行和交通管理领域充满了好奇，尤其是在科技日新月异的今天，大数据技术正在深刻地改变着我们的生活。《公共交通大数据挖掘与分析》这个书名，恰好触及了我非常感兴趣的一个交叉学科领域。我设想，这本书可能会像一位严谨的“城市交通数据侦探”，通过对海量数据的细致勘察，揭示出公共交通系统中不为人知的规律和问题。我期待它能详细介绍数据采集、清洗、存储等基本步骤，让我们了解这些庞大的交通数据是如何产生的，又是如何被归档和整理的。更吸引我的是，书中是否会分享一些实际的案例，说明如何利用这些数据来优化公共交通的运营。例如，如何通过分析乘客的出行轨迹，来重新规划公交线路，使其更加高效、便捷？又或者，如何利用数据来预测地铁站的客流密度，以便提前做好疏导工作，避免不安全的情况发生？我希望这本书能够用一种引人入胜的方式，将复杂的数据分析技术呈现出来，让非专业读者也能领略到数据分析的魅力。我想看到书中能够包含一些具体的图表和模型，来直观地展示分析过程和结果。如果这本书能够让我理解，大数据不仅仅是冷冰冰的数字，更是提升城市生活品质、改善公共交通服务的重要工具，那我将觉得这次阅读非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

在当下这个数据驱动的时代，几乎所有行业都在探索如何利用大数据来提升效率和用户体验，而公共交通作为城市运行的“毛细血管”，其重要性不言而喻。因此，《公共交通大数据挖掘与分析》这个书名，在我看来，点出了一个极具现实意义的研究方向。我抱着极大的兴趣去构想这本书可能的内容。首先，我希望它能从一个宏观的视角出发，解释为什么公共交通大数据如此重要，以及它能够为城市管理者、交通运营商和普通乘客带来哪些潜在的价值。例如，通过对历史客流数据的分析，我们是否能够更精准地预测未来的出行需求，从而提前做好运力部署，避免不必要的资源浪费？或者，通过分析不同线路的出行特征，我们是否能够设计出更具吸引力、更贴合市民需求的交通方案？我特别期待书中能够包含一些关于数据挖掘和分析技术的介绍，但并非枯燥的技术理论，而是能够结合公共交通的实际场景，让非技术背景的读者也能理解其中的逻辑。比如，如何从复杂的时空数据中提取出有用的信息，如何建立预测模型来评估交通拥堵的风险，或者如何通过用户画像来理解不同乘客群体的出行习惯和偏好。更重要的是，我希望这本书能提供一些成功的实践案例，展示大数据在优化公共交通运营、提升服务质量方面的具体应用。例如，某个城市如何利用数据分析来优化公交站点布局，缩短乘客步行距离；或者某个城市如何通过实时数据监测，实现对突发交通状况的快速响应，最大限度地减少对乘客出行的影响。我相信，如果这本书能够做到这些，它将不仅仅是一本学术著作，更是一本能够启发思考、推动城市交通进步的实践指南。

评分☆☆☆☆☆

我一直在关注城市发展和科技创新对我们生活的影响，尤其是公共交通作为城市运行的“动脉”，其智能化发展至关重要。《公共交通大数据挖掘与分析》这个书名，立刻吸引了我，因为它直接指向了如何利用前沿技术来优化我们日常所依赖的交通系统。我设想，这本书会像一本“城市交通解密手册”，带我深入了解那些藏匿在日常出行数据背后的秘密。我非常期待它能详细阐述，如何从看似杂乱的乘客行为数据、车辆运行数据中，提炼出有价值的洞察。例如，是否可以通过分析历史客流数据，来更精准地预测未来的出行需求，从而有效地调配运力，避免资源浪费？或者，是否能通过对实时交通数据的监测，及时发现并应对突发的交通拥堵，减少对市民出行的影响？我更希望看到书中能够包含一些具体的案例分析，展示大数据在公共交通领域的成功实践。例如，某个城市如何利用数据分析，优化了公交线路的网络布局，让市民出行更加便捷；或者某个城市如何通过分析乘客的换乘行为，改善了地铁系统的换乘效率，缩短了等待时间。我希望这本书能够用一种清晰、有条理的方式，将复杂的数据挖掘和分析技术，转化为易于理解的知识，即使是非技术背景的读者也能从中受益。如果这本书能够让我深刻理解大数据在提升城市公共交通服务水平方面所扮演的关键角色，并为未来的智慧城市建设提供启示，那将是一次非常富有成效的阅读。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，公共交通是衡量一个城市现代化水平的重要标志，它的效率和便捷性直接影响着每一个市民的生活质量。《公共交通大数据挖掘与分析》这本书的题目，立刻引起了我的极大兴趣。我设想，这本书就像是一本“城市交通脉搏图”的解读手册，能够帮助我们理解那些隐藏在日常出行中的复杂规律。我希望书中能够深入浅出地介绍，如何从海量的出行数据中，例如公交卡刷卡记录、地铁进出站信息、甚至是手机定位数据，挖掘出有价值的洞察。是否能够通过这些数据，预测未来的客流趋势，从而提前优化公交和地铁的班次安排？是否能够识别出那些经常出现拥堵的路段，并提出切实可行的解决方案？我尤其期待书中能够分享一些成功的案例，比如某个城市如何利用大数据分析，成功解决了高峰时段的交通拥堵问题，或者如何通过优化线路设计，提升了乘客的满意度。我想看到书中有具体的图表和案例分析，来佐证书中提到的方法和理论，而不是仅仅停留在概念层面。如果这本书能够让我理解，普通人的出行行为是如何被转化为数据，进而为城市交通的智能化发展做出贡献，那么它将是一本极具启发性的读物。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期依赖公共交通出行的城市居民，我一直对如何提升公共交通的效率和用户体验充满思考。每当我在拥挤的公交车上，或者在等待许久的地铁站里，我都会在想，有没有一种方式，能够让这一切变得更顺畅、更智能。《公共交通大数据挖掘与分析》这个书名，立刻引起了我的共鸣。我非常期待这本书能够像一位睿智的“交通顾问”，为我们解读城市交通的“大数据密码”。我设想，书中会详细介绍如何从浩瀚的出行数据中，挖掘出有价值的信息，比如，如何识别出那些隐藏的交通瓶颈，或者预测出潜在的客流高峰？我特别想了解，这些数据是如何被转化为实际的决策依据的，例如，是否可以通过数据分析来判断新增公交线路的必要性，或者优化现有线路的站点设置，以更好地服务市民？我希望书中能够包含一些实际的应用案例，展示大数据在提升公共交通服务质量方面的成功实践。例如，某个城市如何利用数据分析来减少公交车晚点的情况，提高准点率；或者某个城市如何通过数据洞察，改善地铁的换乘设计，缩短乘客的换乘时间，让出行更加便捷。我期望这本书能够用清晰、简洁的语言，将复杂的数据分析过程呈现出来，让像我这样的普通读者也能理解其中的原理和价值。如果这本书能够让我对公共交通的运行机制有更深刻的认识，并且了解到大数据在其中扮演的关键角色，那么它将是一本非常有启发性的读物。

评分☆☆☆☆☆

我最近对城市发展和智慧交通的议题特别关注，尤其是在经历了几次高峰期令人抓狂的通勤体验后，我就在思考，究竟有什么方法能够让城市的交通脉络更加顺畅？当我在书店看到《公共交通大数据挖掘与分析》这本书时，心里就燃起了希望。我设想，这本书会不会像是城市交通的“侦探小说”，通过收集蛛丝马迹（也就是那些庞大的出行数据），然后像侦探一样，抽丝剥茧，找出问题的根源，并提出解决方案？比如，它会不会讲解如何识别出那些常常被忽视的“瓶颈”路段，或者揭示出导致乘客出行不便的深层原因？我个人比较关心的是，这本书能否让我理解，那些看似简单的刷卡记录、手机定位信息，是如何被转化为有用的洞察的。我希望它能提供一些关于数据采集、清洗、处理的基本流程，让我们知道这些数据的“前世今生”。更重要的是，我期待它能分享一些实际的分析模型和算法，哪怕只是一个初步的介绍，让我能大致了解，数据科学家们是如何“魔法般”地从数据中“变”出结论的。我尤其对如何利用这些分析结果来指导公共交通政策的制定和运营优化感兴趣。比如，是否可以通过数据分析来判断是否需要增加新的公交线路，或者调整现有线路的班次和站点设置？如果这本书能够提供一些成功的案例，比如某个城市如何通过大数据分析，成功缓解了交通拥堵，提升了乘客满意度，那就太有价值了。我希望这本书不只是停留在理论层面，而是能够提供一些切实可行的思路和方法，让我能够跳出“抱怨”的怪圈，去思考如何真正地改进我们的公共交通系统。

评分☆☆☆☆☆

我对城市发展和智能化管理有着浓厚的兴趣，尤其是在公共交通这个与我们日常生活息息相关的领域。《公共交通大数据挖掘与分析》这个书名，让我感觉这是一扇通往更高效、更便捷城市出行的大门。我期待这本书能够像一位经验丰富的城市规划师，通过深入的数据分析，为我们揭示公共交通系统的奥秘。我想象，它可能会从一个基础性的问题入手：我们每天产生的海量交通数据，究竟蕴含着怎样的价值？它是否会详细介绍如何收集、处理和管理这些庞杂的数据，比如乘客刷卡记录、GPS轨迹、甚至天气信息对出行模式的影响？我尤其感兴趣的是，书中是否会分享一些实际的分析案例，比如如何利用数据来预测地铁的客流高峰，从而提前调配运力，减少乘客的拥挤感？或者，如何通过分析公交车运行数据，来优化线路设置，让市民的出行路线更加合理，节省时间和精力？我希望这本书的语言风格能够通俗易懂，即便对于没有专业背景的读者，也能轻松理解其中的核心概念和方法。我想看到具体的图表和案例，来佐证书中的观点，而不是仅仅停留在抽象的理论层面。如果这本书能够让我了解到，普通人的每一次出行，都可能在为整个城市的交通系统优化贡献一份力量，并且能够看到大数据是如何被用来创造一个更美好的出行环境，那将是一次非常令人兴奋的阅读体验。这本书的出版，无疑为我们提供了一个理解和参与智慧交通建设的机会。

评分☆☆☆☆☆

我对城市管理和智慧交通有着浓厚的兴趣，尤其是在经历过几次令人头疼的通勤经历后，我更加渴望了解如何能够通过科技手段来改善公共交通的运行效率。《公共交通大数据挖掘与分析》这本书的出现，让我看到了希望。我设想，这本书就像是一位经验丰富的“城市交通医生”，能够通过深入的数据分析，诊断出公共交通系统的“病症”，并开出“药方”。我期待它能够详细介绍，如何从各种来源的交通数据中，提取出有用的信息。例如，是否可以通过分析不同线路的客流量，来判断哪些线路需要增加班次，哪些线路需要优化站点设置？我尤其想了解，书中是否会分享一些实际的案例，展示大数据在解决城市交通拥堵、提升乘客出行体验方面的成功应用。比如，某个城市如何利用大数据分析，成功地缓解了早晚高峰的交通压力，让市民的通勤时间大大缩短；或者某个城市如何通过分析乘客的出行习惯，设计出更加人性化的公共交通服务。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，将复杂的数据分析过程呈现出来，让即使是数据领域的初学者，也能理解其中的精髓。如果这本书能够让我看到，大数据是如何为城市交通的未来发展提供方向，并最终改善我们的日常生活，那么它将是一本非常有价值的书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对城市运行充满好奇心的普通市民，我一直对公共交通的效率有着自己的观察和思考。尤其是在大城市，公共交通承载着巨大的客流，它的顺畅与否直接影响到城市的活力和居民的生活质量。《公共交通大数据挖掘与分析》这个书名，立刻吸引了我，因为它触及到了一个我非常感兴趣的领域——如何利用科技手段来优化我们每天都在使用的交通系统。我设想，这本书可能会像一个专业的“导游”，带领我走进一个由数字构建的交通世界。我期待它能够解答我的很多疑问，比如，为什么有时候公交车会突然晚点，或者为什么某个地铁站总是人潮涌动。它是否会深入浅出地解释，那些海量的出行数据，比如刷卡记录、GPS定位信息、甚至社交媒体上的出行讨论，是如何被收集、整理，并最终被用于分析的？我更希望它能展示一些具体的分析方法，比如如何通过数据模型来预测客流高峰，识别拥堵点，或者评估不同交通方案的效果。对于我这样的非专业人士来说，最吸引人的莫过于看到成功的应用案例，比如某个城市如何利用大数据优化公交线路，减少乘客等待时间，或者如何通过分析数据来改善地铁换乘体验，让出行更加便捷。我希望这本书能够让我理解，大数据不仅仅是冰冷的数字，更是改善我们城市生活、提升出行体验的强大工具。如果这本书能够让我对公共交通的运行原理有一个更深入的认识，并且了解我们作为乘客，如何能够通过自己的出行行为，间接地为交通系统的优化贡献一份力量，那我将觉得这本书的阅读体验是极富意义的。